"Il y a beaucoup de données sur le marché, en particulier en ce qui concerne l'infrastructure et les trains connectés. Il y a des données pour les passagers provenant des opérations, des données de maintenance provenant des trains, etc. Nous pouvons partager les données via une API ouverte et appliquer des normes de sécurité et de sûreté des données car, en fin de compte, il s'agit d'instaurer la confiance et de partager les données. Il existe également des modèles de données entre les modèles commerciaux sur la monétisation de différentes données", explique Stefan Kemper, directeur stratégique principal chez Siemens Mobility, et poursuit en donnant des exemples d'utilisation de certains types de données :
"Les valeurs que nous générons sont basées sur des cas d'utilisation. Par exemple, si vous regardez les données qui sortent des trains comme la température, l'état des portes ou, disons, l'occupation du train, ces données peuvent être réutilisées pour les opérations des passagers. Par exemple, ces données peuvent être automatiquement incorporées dans le plan de voyage afin que les passagers puissent atteindre leur destination le plus rapidement possible, même en cas de perturbations. L'opérateur bénéficie ainsi d'une expérience améliorée pour ses clients. Il s'agit donc de partager les données et la propriété des données reste entre les mains des opérateurs ou des fabricants de trains, selon les données dont il s'agit. Nous devons différencier l'ensemble des données", précise-t-il.
En ce qui concerne les obstacles liés aux données et à la protection des personnes, il n'a aucune inquiétude : "Nous pouvons anonymiser les données afin de voir où se trouvent les voyageurs et où ils se dirigent, mais sans savoir qui a envoyé ces données. Cela nous permet de nous conformer pleinement à la réglementation GDPR.
Stefan Kemper conclut l'entretien en présentant les points clés du partage des données : "Les opérateurs peuvent améliorer le confort des passagers et la ponctualité s'ils font un meilleur usage des données disponibles sur le réseau et provenant de différents systèmes, autrefois isolés, via des API. Pour optimiser la disponibilité des trains, il est également utile de savoir ce qui se passe dans le train et de planifier les travaux de maintenance, y compris la logistique des pièces de rechange, en étroite interaction avec les systèmes de planification des trains et des horaires. Il existe donc de nombreux cas d'utilisation où les données jouent un rôle majeur et peuvent créer de la valeur pour les nombreuses parties prenantes de l'ensemble du système ferroviaire.
